Business intelligence

7 cách dữ liệu lớn đang thay đổi thương mại điện tử

Nhấp để tìm hiểu thêm về tác giả Evelyn Johnson. Khi khối lượng dữ liệu tăng lên mỗi giây, do đó cần phải khai thác tiềm năng thực sự từ nó. Các thương hiệu, đặc biệt là thị trường thương mại điện tử, đang đặt trọng tâm hàng đầu vào việc sử dụng nó để đạt được kết quả cao hơn. Nhiều nhà tiếp thị thương mại điện tử tin chắc rằng dữ liệu lớn là rất quan trọng để thiết lập cơ sở kinh doanh. Trong thế giới được định hướng bởi thông tin này, nó có thể là một nhân tố quan trọng để cách mạng hóa ngành và giải phóng tiềm năng tối đa. Đọc để tìm hiểu về các cách dữ liệu lớn đang định hình lại các ngành thương mại điện tử và các lĩnh vực mà dữ liệu có thể cải thiện để mang lại kết quả tốt hơn. Việc áp dụng Dữ liệu lớn trong Thương mại Điện tử Dữ liệu lớn cho phép các thương hiệu cải thiện việc ra quyết định, nâng cao hiệu suất trực tuyến, có được lợi thế cạnh tranh và thực hiện hiệu quả các quy trình hoạt động. Nó tạo ra một cách thông qua thông tin có cấu trúc phức tạp và giúp hiểu rõ hơn về doanh nghiệp. Trong một doanh nghiệp thương mại điện tử, có một số lượng lớn các điểm dữ liệu – từ số lần hiển thị đến tỷ lệ thoát đến tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng – có thể được sử dụng để tạo ra sự tăng trưởng lớn. Trong số nhiều ứng dụng dữ liệu lớn, một số ứng dụng được liệt kê dưới đây: 1. Tiếp thị cá nhân hóa Với sự trợ giúp của dữ liệu lớn, việc thực hành tiếp thị cá nhân hóa sẽ dễ dàng hơn. Nhiều doanh nghiệp thất bại trong việc tạo ra một thế hệ khách hàng tiềm năng ổn định. Họ phải đối mặt với tỷ lệ thoát cao và khó giữ chân khách hàng. Giải pháp cho những vấn đề này là tìm hiểu khách hàng của bạn thích gì và cung cấp cho họ thứ phù hợp. Ví dụ: nếu khách hàng của bạn có xu hướng mua áo sơ mi trang trọng, việc tặng họ quần chắc chắn sẽ khiến họ bị loại bỏ. Vì vậy, bạn phải biết phải đưa ra những gì và điều đó có thể thực hiện được nếu bạn tích hợp dữ liệu lớn để lập kế hoạch chiến lược cho hoạt động tiếp thị của mình. Hơn nữa, nếu bạn phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng của họ, bạn có thể phát hiện động thái tiếp theo của mình tốt hơn. Bạn có thể phân biệt khách hàng và đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa cho họ. 2. Cải thiện giao diện người dùng Dữ liệu lớn không chỉ xoay quanh dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc, mà nó cung cấp cách hiểu sâu sắc cho các nhà tiếp thị để đưa ra quyết định kinh doanh phù hợp. Đối với trải nghiệm người dùng và giao diện người dùng, nó giúp ích theo nhiều cách khác nhau. Dữ liệu lớn có thể hướng dẫn bạn nơi đặt loại nút và lựa chọn màu sắc phù hợp. Nó cho bạn biết về thời gian tích cực trong ngày khi khách hàng mua hàng. Hơn nữa, nó hướng dẫn bạn cách tạo email quảng cáo hiệu quả hơn và thời điểm gửi chúng. Khi nói đến hiệu suất cửa hàng của bạn, nó cho bạn biết khu vực nào chuyển đổi tốt hơn và khu vực nào cần cải thiện nhiều hơn. 3. Cho phép các quyết định kinh doanh chiến lược hơn Theo thống kê, khoảng 50% dữ liệu có cấu trúc thu thập từ Internet of Things (IoT) được các thương hiệu sử dụng trong quá trình ra quyết định . Có những công cụ phân tích nâng cao được sử dụng để hiểu khách hàng cũng đang đóng vai trò của họ trong việc cải thiện các quyết định của công ty. Trong số các công cụ phân tích hàng đầu cho dữ liệu lớn, một số công cụ được trình bày dưới đây: Nguồn: GoodF Enterprises Các nhà tiếp thị có thể thu thập dữ liệu theo thời gian thực để đưa ra quyết định sáng suốt và lập kế hoạch chiến lược cho các chiến dịch tiếp thị của họ. Họ có thể xác định những khách hàng có giá trị dài hạn cao nhất và đảm bảo rằng họ xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với họ. Hơn nữa, họ có thể theo dõi tỷ lệ thoát và lên kế hoạch làm thế nào để giữ chân khách hàng một cách hiệu quả. Tích hợp dữ liệu lớn có nghĩa là ngân sách tiếp thị có thể được lên kế hoạch chiến lược hơn một chút, đây là điều mà mọi doanh nghiệp đều mong muốn đạt được. 4. Tối ưu hóa Giá và Tối đa hóa Doanh số Tối ưu hóa giá tốt hơn thúc đẩy các doanh nghiệp tạo ra lợi nhuận tối đa. Dữ liệu lớn giúp các nhà tiếp thị xác định mức giá tối ưu của sản phẩm và tìm hiểu về đơn vị lưu kho (SKU) sản phẩm của họ. Họ có thể nghiên cứu thị trường và xác định nhu cầu co giãn và không co giãn. Quan trọng nhất, họ có thể nghiên cứu các khu vực khác nhau trong cửa hàng của họ, bao gồm các trang đích và trang sản phẩm, để hiểu phần nào hoạt động tốt nhất. Việc tìm kiếm các con đường chuyển đổi và thúc đẩy chu kỳ bán hàng tổng thể trở nên dễ dàng hơn. Dữ liệu lớn cũng cho phép các nhà tiếp thị mang lại những tiến bộ trong chiến lược kinh doanh và hoạch định giá cả. Nó giúp thực hiện những thay đổi quan trọng trong việc lập ngân sách tổng thể, bao gồm cả chi phí hoạt động. Bạn thậm chí có thể hợp lý hóa quy trình của mình để đầu tư vào dịch vụ hậu cần của bên thứ ba. Tóm lại, dữ liệu lớn cho phép lập kế hoạch cắt giảm chi phí thiết bị cũng như ảnh hưởng đến toàn bộ ngân sách hoạt động. 5. Giúp Tiến hành Thử nghiệm A / B Thử nghiệm A / B là một bước quan trọng để làm cho trải nghiệm trực tuyến của bạn liền mạch và hiệu quả. Nó giúp xác định các lỗi và loại bỏ các sai sót có thể cản trở sự phát triển của bạn. Quan trọng nhất, nơi dữ liệu được thu thập từ cửa hàng của bạn có thể đảm bảo bạn tối ưu hóa hiệu suất tổng thể của cửa hàng, bạn cũng có thể làm việc trên thử nghiệm dựa trên thời gian đối với mô hình giá. Định giá không chính xác có thể khiến các nhà bán lẻ của bạn bỏ tiền, đặc biệt là trong những ngày nhu cầu cao. Hơn nữa, với việc bắt đầu thử nghiệm A / B dựa trên thời gian, các nhà tiếp thị có thể xác định vị trí mức tăng đang xảy ra và cách họ có thể sử dụng mức tăng này để tăng khối lượng, điều này có thể giúp họ thêm trong việc quyết định chiến lược chiết khấu. 6. Dự đoán Xu hướng và Dự báo Nhu cầu Sản phẩm Phân tích dữ liệu lớn giúp ích cho việc xác định nhu cầu và dự đoán các xu hướng đang diễn ra. Nó giúp cung cấp cho khách hàng tiềm năng sản phẩm họ đang tìm kiếm vào đúng thời điểm để đảm bảo tạo khách hàng tiềm năng tốt hơn. Nó làm cho quá trình bán hàng chính xác và hướng đến kết quả. Trong ngành thương mại điện tử, khách hàng ngày càng có ý thức hơn và nhu cầu của họ cũng thay đổi nhanh chóng. Trong thời gian này, với sự trợ giúp của dữ liệu lớn, bạn có thể nắm bắt thị trường và xác định nhu cầu và mong muốn của đối tượng mục tiêu của mình. Bạn cần phải đi trước một bước trong việc dự đoán những nhu cầu thay đổi và thực hiện hành động phù hợp. 7. Cung cấp thông tin chi tiết về danh mục cụ thể Dữ liệu lớn có thể cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về danh mục cụ thể. Nó có thể giúp bạn xác định đúng danh mục có thể tăng khả năng hiển thị trực tuyến của bạn. Ví dụ: nếu một thương hiệu hàng đầu có dấu ấn trong danh mục dầu gội và dầu xả, bạn có thể chọn danh mục dầu gội hữu cơ dựa trên đặc điểm kỹ thuật sản phẩm của mình. Bằng cách này, bạn có thể phân đoạn danh mục và nhắm mục tiêu chiến dịch của mình hiệu quả hơn. Kết luận Dữ liệu lớn mang lại lợi ích lâu dài cho thương hiệu. Nó phụ thuộc vào cách bạn sử dụng nó và những chiến lược kịp thời nào bạn áp dụng để giải thích dữ liệu này. Bởi vì vào cuối ngày, dữ liệu ở đó để hỗ trợ bạn đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng. Kinh nghiệm và trực giác của con người, với sự trợ giúp của dữ liệu chính xác, có thể hướng các tổ chức đi đúng hướng.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button